This paper presents a method of navigation sign recognition in indoor environments using a fuzzy inference for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a navigation sign resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally sugeno-style fuzzy inference are adopted for recognizing the navigation sign.
본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.1-8
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2002
It has been integrated into several navigation systems. This paper shows that system recognizes difficult indoor roads without any specific marks such as painted guide line or tape. In this method the robot navigates with visual sensors, which uses visual information to navigate itself along the read. The Neural Network System was used to learn driving pattern and decide where to move. In this paper, I will present a vision-based process for AMR(Autonomous Mobile Robot) that is able to navigate on the indoor read with simple computation. We used a single USB-type web camera to construct smaller and cheaper navigation system instead of expensive CCD camera.
In recent, the demand of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) that can autonomous navigation and remote control has been increased in military, civil and commercial field. Particularly, existing researches focused on autonomous navigation method based on vanish point and remote control method based on event processing in indoor environments. However, the existing methods have some problems. For instance, a detected vanish point in intersection point has too much detection errors. In addition, the delay is increased in existing remote control system for processing images in real time. Thus, we propose improved vanish point algorithm by removing detection errors in intersection point. We also develop a remote control system with android platform by separating flying control and image process. Finally, we compare the proposed methods with existing methods to show the improvement of our approaches.
실내 자율 주행은 실외 환경에서의 자율 주행과는 다른 환경적인 요소가 주어진다. 폐쇄된 환경에서 좁은 길을 따라 주행해야 하며, 불규칙한 조명, 계단과 같은 지형의 특성, 바닥에 산재한 장애물 등 실외 환경과 다른 요소를 극복해야 한다. 또한 실내 복도에서의 주행은 텍스처가 유사하거나 다양성이 적은 환경의 경우 복잡한 환경에 비해 인식에 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양성이 적은 실내 복도환경에서의 컨벌루션 신경망(CNN)을 이용한 자율 주행 드론을 연구한다. 설계한 신경망은 드론의 전면 카메라로부터 이미지를 받아온 후, 그 이미지를 바탕으로 다음 경로를 예측하여 드론을 조향한다. 총 38번의 주행 테스트 결과, 복도 주변의 벽이나 문에 부딪히지 않고 직선 구간을 완주하여 다양성이 적은 실내 환경에서의 주행 성능을 확인할 수 있었다.
For an autonomous mobile robot localization, it is very important for the robot to be able to recognize indoor environment and match a detected object to an object defined within a map developed either online or of offline. Given the map defining the locations of geometric beacons like wall and corner existing in the robot operation environment, this paper presents a stereo ultrasonic sensor based method practically applicable in recognizing the geometric beacons in real-time. The stereo ultrasonic sensor used in the experiment consists of an ultrasonic transmitter and two ultrasonic receivers placed symmetrically about the transmitter Experimental results are provided to demonstrate that the proposed method is more efficient in recognizing wall and coner than the conventional method of using multiple number of transmitter-receiver pairs.
본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
For localization, it is very important for an autonomous mobile robot to be able to recognize indoor environment and match an object it detect to an object within a map developed either online or offline. Given the map defining the locations of geometric beacons like wall and comer existing in the robot operation environment, this paper presents a stereo ultrasonic sensor based method that can be conveniently used in recognizing the geometric beacons. The stereo ultrasonic sensor used in the experiment consists of an ultrasonic transmitter and two ultrasonic receivers placed symmetrically about the transmitter. Experiment shows that the proposed method is more efficient in recognizing wall and coner than the conventional method of using multiple number of transmitter-receiver pairs.
This paper introduces the development of a range sensor based integrated navigation system for a multi-functional indoor service robot, called PSR (Public Service Robot System). The proposed navigation system includes hardware integration for sensors and actuators, the development of crucial navigation algorithms like mapping, localization, and path planning, and planning scheme such as error/fault handling. Major advantages of the proposed system are as follows: 1) A range sensor based generalized navigation system. 2) No need for the modification of environments. 3) Intelligent navigation-related components. 4) Framework supporting the selection of multiple behaviors and error/fault handling schemes. Experimental results are presented in order to show the feasibility of the proposed navigation system. The result of this research has been successfully applied to our three service robots in a variety of task domains including a delivery, a patrol, a guide, and a floor cleaning task.
This paper presents a framework of hybrid dynamic control systems for the motion control of wheeled mobile robot systems with nonholonomic constraints. The hybrid control system has the 3-layered hierarchical structure: digital automata for the higher process, mobile robot system for the lower process, and the interface as the interaction process between the continuous dynamics and the discrete dynamics. In the hybrid control architecture of mobile robot, the continuous dynamics of mobile robots are modeled by the switched systems. The abstract model and digital automata for the motion control are developed. In high level, the discrete states are defined by using the sensor-based search windows and the reference motions of a mobile robot in low level are specified in the abstracted motions. The mobile robots can perform both the motion planning and autonomous maneuvering with obstacle avoidance in indoor navigation problem. Simulation and experimental results show that hybrid system approach is an effective method for the autonomous maneuvering in indoor environments
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[게시일 2004년 10월 1일]
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